旋转叶片-机匣碰摩模型及试验研究综述

结合接触和冲击动力学理论,对旋转叶片-机匣碰摩模型的发展给出了比较全面的综述,重点探讨并对比了多种叶片-机匣碰摩模型,将叶片-机匣碰摩模型分为5类:基于碰撞能量守恒的法向碰摩模型,熔化黏着碰摩模型和可磨耗刮除碰摩模型,连续弹性碰摩模型,脉冲力局部碰摩模型,基于接触动力学的碰摩模型.指出了这5类模型的优缺点及其适用范围,并对目前已开展的叶片-机匣碰摩试验进行了介绍.最后建议了叶片-机匣碰摩模型的发展方向:建立多参数影响的精细法向和切向碰摩模型,通过接触动力学理论来模拟碰撞过程,基于试验数据来修正现有碰摩模型.      

变论域模糊控制在无人飞行器马赫数控制中的应用研究

针对无人飞行器的控制要求,提出了一种增量式变论域模糊智能控制算法。该算法具有调节裕度大、鲁棒性强的特点,适用于非线性控制系统,解决了无人飞行器巡航马赫数缓慢升高不能稳定跟踪目标值的问题。通过模拟飞行轨迹的半实物仿真试验,验证了模糊智能控制算法的控制效果,试验结果表明,通过采用模糊控制方法大大提高飞行马赫数控制的动态性能,满足无人飞行器控制系统设计要求,取得了较好的控制效果。      

大规模高速背板的信号完整性设计与仿真

本文首先从联合战术无线电系统的规模分析了设计大规模高速背板的必性,同时从信号完整性方面分析了高速背板设计中所面临的问题,包括反射、串扰、损耗与衰减、电源完整性等几个方面的机理及对PCB设计造成的不良影响,并针对这几个信号完整性问题给出了相应的PCB设计准则。其次,针对一款基于串行RapidlO高速总线的背板系统从PCB设计的层叠设计、布线设计、过孔设计等方面给出具体分析与设计方案。最后,通过Sigrity公司的PowerSI仿真软件、Synopsys公司的Hspice仿真软件和Quantum公司的QSI仿真软件进行信号完整性仿真和Ansofl公司的Siwave5．0仿真软件进行电源完整性仿真,通过仿真分析对PCB信号完整性进行验证与设计优化。     

强化固溶对含Sr 7085型铝合金晶间腐蚀和剥落腐蚀性能的影响

采用硬度和电导率测试、晶间腐蚀和剥落腐蚀试验、金相及扫描电镜观察,研究强化固溶处理对含锶(Sr)7085型铝合金(Al-7.95Zn-1.80Mg-1.59Cu-0.15Zr-0.024Sr)硬度、电导率、晶间腐蚀和剥落腐蚀性能的影响。结果表明,与常规固溶(470℃/2 h)处理相比,强化固溶(470℃/h+480℃/2 h+490℃/2 h)处理使合金中粗大第二相溶解更为充分,经进一步常规T6(121℃/2 h)时效处理后,强化固溶处理的合金其硬度略微降低、电导率有所提高,抗晶间腐蚀和剥落腐蚀性能显著提高。本文的研究结果说明,强化固溶处理是一种提高含Sr 7085型铝合金抗腐蚀性能尤其是抗剥落腐蚀性能的有效手段。     

碳纤维在固体发动机壳体研制中的应用

本文简述了固体发动机壳体材料的研制现状,着重论述了碳纤维在固体发动机壳体研制中的应用。     

TC4钛合金与多层TiN/Ti涂层的砂尘冲蚀损伤试验

建了砂尘冲蚀试验系统,采用粒子成像测速方法获得了气体压力和砂尘速度之间的关系,并在砂尘质量浓度为28.91g/m3,速度为80m/s,冲蚀角度为30°的条件下,对TC4钛合金和多层TiN/Ti涂层进行了冲蚀试验.结果表明:TC4钛合金抗冲蚀损伤能力较差,平均质量损失率达0.7mg/min.多层TiN/Ti涂层可承受砂尘冲蚀200min以上,且TiN/Ti调制比为1:3涂层的抗冲蚀能力优于调制比为1:1的涂层.砂尘粒子垂直冲击速度分量引起的微区剥落是涂层冲蚀损伤的主要原因,增加多层涂层韧性是提高其抗冲蚀性能的关键.      

基于角色访问控制的研究与应用

介绍了基于角色的访问控制基本模型,针对RBAC基本模型的局限性提出了改进方案:通过一般继承、扩展继承解决了基本模型中的角色完全继承缺陷,引入用户组增强了RBAC基本模型的控制粒度。对扩展模型给出了在分布式新闻编辑系统中的应用实例。     

飞行器智能结构系统研究进展与关键问题

 飞行器智能结构是由传感器、驱动器、控制元件和基体结构组成的集成系统,它具有承载、检测、判断与动作等功能,可显著提升飞行器的性能。根据国内外飞行器智能结构系统研究的最新进展,论述了飞行器结构动力响应主动控制、智能机翼、旋翼以及飞行载荷谱监测与结构损伤诊断等的基本原理与技术问题;指出了飞行器智能结构系统研究在埋入式功能元件、复杂非线性多场耦合系统的动力学建模与控制以及智能结构系统中的损伤和失效问题等方面所面临的关键技术问题和挑战。     

飞机结构疲劳强度与维修课程教学改革与实践

从课程体系优化、教学模式创新和网络教学平台开发应用3个方面对课题成果进行了总结，为飞行器动力工程特色专业本科教学改革提供了基本方向。     

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。